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혈당 예측 알고리즘 개발 시 가장 어려운 점은 무엇인가
노이즈가 많거나 신호가 불안정할 때 문제를 해결한 경험이 있는가
의료기기 알고리즘 개발 시 가장 중요한 규제적 요소는 무엇이라고 생각하는가
LagTime보정+예측 알고리즘 기반 혈당 산출
ML 기반 예측 보정
신호기반 데이터 처리 경험
의료기기는 generalML 문제가 아니라 물리 기반 모델링과 생체신호 해석이 결합된 문제입니다.
저는 신호해석 능력, 노이즈 제어 경험, ML 기반 예측 모델링, drift 분석 등 CGMS 알고리즘에 필수적인 요소를 모두 갖추고 있습니다.

아이센스 면접]알고리즘 개발(CGMS, 연속 혈당측정기) 신입사원 면접 자료, 면접족보, 면접질문 기출
의료기기 알고리즘 개발 시 가장 중요한 규제적 요소는 무엇이라고 생각하는가
본인의 알고리즘 개발 역량이 아이센스 CGMS에서 어떤 기여가 가능한가
알고리즘이 실제 혈당과 어긋나면 어떻게 책임질 것인가
CGM 알고리즘은 단순히 숫자를 계산하는 기능이 아니라, 센서원 신호(rawdata)가 가진 불규칙성·노이즈·생체변동성을 정교하게 해석해 실제 혈당으로 변 환하는 가장 핵심적인 기술입니다.
대학에서 바이오 신호처리, 필터링, 머신러닝 모델링을 수행하며 '데이터의 작은 변화가 실제 의료판단을 어떻게 바꿀 수 있는지' 직접 경험했습니다.
아이센스는 전극기반 혈당센서 기술에서 국내 최고 수준을 갖추고 있으며, CGMS 알고리리즘은 이 센서를 완성하는 마지막 퍼즐이라고 생각해 지원했습니다.
마지막으로 혈당은 ISF(InterstitialFlu id)에서 먼저 변화하므로 혈액 대비 시간 지연(LagTime)을 보정해 실제 혈당 변화에 맞춰주는 것이 CGMS 알고리즘의 구조적 핵심입니다.
CGM 센서 신호는 매우 작은 전류·광학값이기 때문에 filtering 과정에서 과도하게 sm oothing 하면 중요한 변화가 손실됩니다.
혈당은 단순한 물리신호가 아니라 생리·식이·활동·호르몬 변화를 모두 반영하는 복합적 신호입니다.
저는 regress ion기반 모델부터 LSTM 등 sequencemodel까지 사용해본 경험이 있습니다.
혈당 예측 프로젝트에서는 시간 기반 특성이 중요하기 때문에
sequence-to-sequence모델
First-ord erkinetics 기반 모델
센서 물리적 문제(sensordrift, degradation
문제를 구조화하면 해결 방향이 명확해지고, 잘못된 가설을 반복하지 않게 됩니다.
특히 CGMS는 논문·이론보다 실제 센서 특성, 사용자 변동성, drift, 의학적 안정성까지 종합적으로 고려해야 하는 직무이며, 저는 이 다층적 문제를 구조화해 해결하는 방식을 강점으로 가지고 있습니다.
1년차에는 아이센스 센서 특성과 CGMS 알고리즘 구조를 완전히 이해하고, 실험 기반 신호처리에서 정확한 분석 능력을 갖추고 싶습니다.
의료기기의 정확성은 환자의 안전과 직결되며, 알고리즘은 그 핵심입니다.
물리기반 모델 +보정 알고리즘의 조합으로 데이터 부족을 극복할 수 있고, 실제로 적은 데이터에서도 robust 한 예측 모델을 설계해 본 경험이 있습니다.
저는 신호해석 능력, 노이즈 제어 경험, ML 기반 예측 모델링, drift 분석 등 CGMS 알고리즘에 필수적인 요소를 모두 갖추고 있습니다.
저는 "데이터로 생체신호를 해석해 사람의 건강을 바꾸는 기술"에 깊이 매료되어 CGMS 알고리즘 개발을 선택한 엔지니어입니다.

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